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CentOS 7搭建Linux GPU服務(wù)器的教程

 更新時間：2017年10月09日 10:21:05   作者：MSTK  
這篇文章主要為大家詳細介紹了CentOS 7搭建Linux GPU服務(wù)器的教程，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

CentOS 7搭建Linux GPU服務(wù)器的步驟，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1. CUDA Toolkit的安裝

到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查詢GPU支持的CUDA版本：

到https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，根據(jù)操作系統(tǒng)選擇下載相應(yīng)的CUDA Toolkit版本，下載的是一個.run文件，下載完成后以root用戶直接運行該文件安裝。

安裝結(jié)束以后。運行：

復(fù)制代碼 代碼如下:
nvidia-smi

如果列出了GPU狀態(tài)信息，表明安裝成功：

2. cuDNN的安裝

TensorFlow對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速通過cuDNN庫實現(xiàn)，所以首先去https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，根據(jù)CUDA的版本下載相應(yīng)版本的cuDNN，也是一個.run文件，下載完成后直接運行。

3. TensorFlow的安裝

為了在安裝過程中不出現(xiàn)版本沖突等問題，建議先安裝Anoconda。到https://www.anaconda.com/download/#linux下載后，運行.sh文件安裝。

然后使用下面的命令安裝TensorFlow：

conda create -n tensorflow python=2.7
source activate tensorflow
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.11.0rc1-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --ignore-installed --upgrade $TF_BINARY_URL

依次輸入：

source activate tensorflow
python

import tensorflow as tf
import pandas as pd
tf.__version__

如果沒有報錯，則表明安裝成功：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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